chapter 5 update

statisticsplaybook · Feb 27, 2022 · 5fe5534 · 5fe5534
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diff --git a/01-intro-to-tsibble.Rmd b/01-intro-to-tsibble.Rmd
@@ -194,8 +194,7 @@ prison %>%
   labs(title = "Australian prison population by states",
        y= "population")
 ```
-<<<<<<< HEAD
-=======
+
 
 ## Lag plots
 
@@ -290,4 +289,4 @@ my_x %>%
 
 이러한 자기상관함수 그래프는 시계열 데이터의 특징을 파악하는데에 중요한 역할을 하게 된다. 또한 , 이러한 특성을 잘 잡아내기 때문에 ACF 함수의 형태를 기준으로 시계열 데이터를 분류하는데에도 사용된다.
 
->>>>>>> dbd67e7d58fa2658675cb97560ef29c0be21f2a6
+
diff --git a/03-time-series-decomposition.Rmd b/03-time-series-decomposition.Rmd
@@ -16,11 +16,10 @@
 이때 GDP 를 기준으로 보느냐, 1인당 GDP를 기준으로 보느냐에 따라서도 순위 차이가 꽤 있음을 확인 할 수 있다.
 
 ```{r echo=FALSE}
-
 col <- c("nation", "year", "total_GDP", "per_GDP" , "GDP_growth",
          "export","import", "pop","unemployment_rate","CPI","crude_steel_prod","internet_util")
 
-gdp_national <-read.csv("csv_data/OECD_국가의_주요지표_20220202120920.csv") 
+gdp_national <-read.csv("csv_data/OECD.csv", fileEncoding = "euc-kr") 
 gdp_national<- gdp_national %>% 
   set_names(nm = col) %>% 
   filter(! nation %in% c("세계","아시아","북아메리카","남아메리카","유럽","오세아니아","OECD"))